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3.人工智能的信任、隱私和偏見等棘手問題

時間:2022-03-08 00:18:01 | 來源:行業(yè)動態(tài)

時間:2022-03-08 00:18:01 來源:行業(yè)動態(tài)

我們已經討論了應用這項技術的益處,但我們也不能回避這種做法可能帶來的有害后果。Bristol Myers Squibb的副總裁兼數(shù)字化戰(zhàn)略負責人Shwen Gwee補充表示:雖然我們需要高分辨率的數(shù)據才能夠讓數(shù)字孿生的使用變得有意義,但是我們必須平衡這種效用和信任、隱私和偏見等問題。

患者們是否可以相信他們個人的數(shù)字孿生不會被用于他們不同意的藥物或者場景中進行測試?此外,今天的臨床試驗數(shù)據集無法很好地代表不同的人種和種族。使用這種帶有偏見的數(shù)據來訓練數(shù)字孿生可能會導致它無法準確地代表人群中的特定部分。

Fisher斷言,我認為你根本無法創(chuàng)建出沒有偏見的人工智能算法。他表示:因為人工智能是受數(shù)據驅動的,它會反映數(shù)據中的偏見。我們必須專注于如何在臨床試驗中使用算法進行預測,而不是試圖讓算法變得完美。同樣,解決方案并不取決于技術,而是取決于正確的流程、人文關懷和人類的參與。

關鍵詞:信任,偏見

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